Ahogy minden más területen, úgy a marketingben is egyre meghatározóbb szerepet töltenek be a mesterséges intelligencia, gépi tanulás és az adattudományokra, fejlett analitikus módszerekre épülő technológiák. A digitális marketing már évtizedek óta megjelent és többek között ezeket a digitális marketing eszközöket intelligenciával felvértezve jutottunk el a marketing automatizációig (amely már legalább annyira szól az algoritmusokról és adatokról, mint magáról a marketingről).

Ha ez a téma szóba kerül, akkor valószínűleg sokakban felmerül a mostanában gyakran emlegetett, "a robotok elveszik a munkánkat" frázis. A marketing területén ez talán kevésbé igaz, sokkal inkább jellemző - legalábbis egyelőre - hogy a marketingesek munkáját ezek a megoldások nem elveszik, hanem átalakítják és hatékonyabbá teszik. Érdemes lehet ezt úgy is közelíteni, hogy ha egy olyan vállalat példáját nézzük, ahol a marketing inkább egy stratégia alkotó és megrendelő, koordináló szerepet tölt be: ilyenkor a konkrét megvalósítást általában alvállalkozók, külső szakértők hajtják végre. Ebben a megközelítésben a robotok és automaták azok az "alvállalkozók", akik a célfeladatot elvégzik.

Ugyanakkor a modern marketing szakembereknek ismernie kell és tudni kell használni ezeket az eszközöket, tisztában kell lenni a datanalytics módszerekkel (hogy mit érdemes tanulni, arról itt írtunk).

Nézzünk is meg akkor néhány példát, hogy ezek az új technológiák milyen terülten és hogyan segítik a marketinget, hogyan alakítják át a munkát...

1. termékek ajánlása a vásárlónak - "recommendation systems"

A marketing automatizáció, valamint az adatbányászati / tanuló algoritmusok ötvözeteként működnek a különböző termék vagy tartalom ajánlási rendszerek. Első lépésben a meglevő, korábbi vásárlási adatokat elemezik, pl. asszociációs szabályokat felállító ún. APRIORI algoritmussal piaci kosár elemzést (market basket analysis) végeznek. Ezt követően a kibányászott szabályok alapján ajánlásokat tesznek a potenciális vásárlóknak a webshop felületen.

Ha például az a megfigyelés, hogy azon vásárlók többsége, akik A és B terméket (pl. mobiltelefon és bluetooth headset) beteszik a kosárba, azok jó eséllyel C terméket (pl. autós telefontartó) is megveszik, akkor az ajánlási rendszer egy új látgatónak ezt a három terméket már együtt ajánlja vagy A+B termék vásárlójának felajánlja C-t.

A webshop rendszerek mellett az online tartalomszolgáltatók hasonló logikára - az olvasók tartalomfogyasztási szokásait elemezésére - építve tudnak a látogatóknak ajánlásokat tenni.

2. ügyfélszolgálat, chatrobotok

Az ügyfelek gyorsabb kiszolgálása érdekében az online szolgáltatók, webshopok felületein ma már egyre gyakrabban alkalmaznak ún. chatbot-okat. Ezek az alkalmazások legtöbbször egy adott típusú problémakörhöz - az adott weboldal tematikájához - kapcsolódó egyszerűbb kérdések gyors megválaszolására alkalmasak, de természetesen a technológia fejlődésével komplexebb diskurzusok lefolytatására is képesek lesznek.

A kezdetleges verziók egyszerűbb szabálykészlettel, előre megadott téma-kérdés-válasz halmazokkal dolgoznak. A fejlett verziók ugyanakkor a mesterséges intelligencia megoldások integrálásával teszik okosabbá a robotokat.

3. ügyfélperszónák, klaszteranalízis

Az egyik legtipikusabb marketing kihívás, hogy minél pontosabban tudjunk üzeneteket, ajánlatokat, hirdetéseket targetálni. Ehhez ismerni kell a potenciális ügyfeleket, azok egyes csoportjait és a csoportok különböző demográfiai, szociográfiai és egyéb jellemzőit (ld. pl. tartalomfogyasztási és vásárlási szokások). 

A klaszterek - bizonyos szempontok szerinti csoportok - létrehozásában az ún. nem felügyelt tanuló algoritmusok (k-mean, HAC) segítenek. Ha már megvannak a klasztereink, akkor már jobban tudja szegmentálni a marketing az üzeneteket és értékajánlatokat, ráadásul az olyan marketing automatizációs megoldásokban is segít mint pl. a személyre szabott hírlevelek küldése vagy ajánlatok készítése.

4. marketing automatizáció - lead gondozás, hírlevél küldés 

Maga a marketing automatizáció egy tág terültet lefedő fogalom, ráadásul a különböző email, hírlevél küldő rendszerek formájában vagy éppen a programozott hirdetésvásárló platformokon keresztül már jó pár éve része a marketing eszköztárnak. Az adatbányászati algoritmusok és mesterséges intelligencia integrálásával ezek a marketing automatizációs rendszerek is egyre okosabbak lesznek.

A CRM rendszerekkel összekötve - vagy azokba integrálva - az intelligens email küldő rendszerek segítenek a potenciális vásárlók figyelmét, érdeklődését fenntartani. Néhány fontos jellemzője egy AI támogatott ügyfélmenedzsment rendszernek

• automatikusan válaszolnak az online megkeresésekre
• ütemezetten, akkor és olyan tartalommal juttatnak el üzenetet az érdeklődőknek, potenciális megrendelőknek, ami az adott szituációban megfelelő
• nem tömegesen, egy masszaként kezelik az ügyfeleket, hanem személyre szabottan
• figyelmeztetnek a lemorzsolódási kockázat (churn) veszélyére, újra aktivizálják a korábbi ügyfeleket

5. közösségi média és sentiment analízis

A szövegfelismerésen és szövegelemzési (textmining) eljárásokon alapuló technológiák segítenek gyorsan, automatizált módon megtalálni egy adott céggel, márkával kapcsolatos említéseket, véleményeket az online térben.

A kevésbé fejlett verziók még inkább csak magát a keresett kulcsszavakat találják meg, valamint rendszerezik/kategorizálják a vizsgált tartalmakat. Ugyanakkor a fejlett natural language processing (NLP) technológiák a nyelvi struktúrák, szövegkörnyezet, irónia felismerésével az adott tartalmat minősítik is abból a szempontból, hogy az mennyire pozitív/negatív, milyen az adott márkával kapcsolatos vélemény vagy általános sentiment.

Az ilyen rendszerek sokszor már közel valós időben figyelik az online tereket és riportokat generálnak, figyelmeztetéseket küldenek a felhasználók számára.

6. taralommarketing - tartalom generálás algoritmusokkal

Jelenleg még gyerekcipőben járó terület, de vannak már olyan alkalmazások, amelyek egy adott szakterületen, előre megadott, jól strukturált adatok és sablonok alapján képesek szövegeket generálni.

A marketing területén a kreatív szövegírás fejlett mesterséges intelligenciát kíván meg, de egyszerűbb marketing tartalmak - pl. közösségi média post-ok - már most is készíthetők néhány ilyen alkalmazással. 

7. hangfelismerés - kapcsolattartás ügyfelekkel

Az weboldalokon belüli keresés jellemzően még szövegesen történik, de hangfelismerő megoldások fejlődésével  közeljövőben már nem feltétlenül kell majd begépelnünk egy webshop keresőjébe, hogy milyen terméket keresünk.  

Ez a technológia már létezik és működik (ld. pl. Android vagy Apple telefonok), a kérdés inkább, hogy milyen ütemben fog elterjedni a marketing területén. Az elterjedése nem önállóan, hanem a chatbot-ok és termékajánló rendszerek részeként valószínűsíthető.

Hogyan készüljön a marketinges?

Visszatérve a bejegyzés elején említett felvetésre, miszerint a robotok elveszik a marketinges munkáját: ennek a kockázata akkor áll fenn, ha valaki nem alkalmazkodik az új technológiákhoz, nem követi trendeket! Nézzük, akkor hogyan lehet felkészülni, milyen irányokba léphet tovább a marketinges:

• marketing és üzleti stratégia alkotóvá válik, aki a fenti eszközök összehangolt működéséért felel
• olyan kreatív irányokban fejleszti magát, ahol az AI még egy darabig nem veszi át az ember helyét
• UX, webfejlesztés, service desing, digitális marketing
• a "soft marketing" helyett vagy amellett az adatalapú marketing szakértőjévé válik, data és marketing analytics képességeit fejleszti